1. 研究目的与意义（文献综述）

一、目的及意义

1.1研究目的：

柴油机放热规律是燃烧速率随曲轴转角变化的规律, 从放热规律曲线可以评价柴油机燃烧过程的合理性, 因此由放热规律对放热规律分析计算已成为分析燃烧过程的基本手段。到目前为止，燃烧过程的研究均通过放热规律来分析评价，因此放热规律的评价分析方法对优化和控制燃烧过程尤为重要。

1.2研究意义：

随着计算机技术和数值计算方法的进步，性能仿真在发动机设计与优化中得到了越来越广泛的应用。由于燃烧过程决定了发动机的动力、效率、排放和噪声等性能，因此在性能仿真中对燃烧过程的模拟尤为重要。但是，发动机的燃烧是复杂的物理、化学过程，目前对燃烧机理的认识不够透彻，无法唯一量化评价放热规律，因此仍然采用各种燃烧模型进行计算。人工神经网络是一种用于对复杂系统中的物理现象进行零维建模且不需要数学表征的技术。即建立一个从各种输入参数预测放热规律的人工神经网络模型, 可用于指导喷油系统和整机匹配方案的优化改进 , 方便评价柴油机燃烧过程的合理性。

1.3国内外研究现状分析

1.3.1发动机燃烧模型仿真研究现状分析

2013年，针对天然气发动机受到日益关注这一发展现状，山东大学邢小伟采用数值模拟的方法对某天然气发动机的燃烧过程进行了深入研究分析，通过将甲烷的简化动力学反应机理耦合到cfd软件中，模拟了某大缸径天然气发动机缸内燃烧过程，并对计算模型进行了试验验证，在原模型的基础上，设计了6种不同的预燃室方案，并将这6种不同方案的燃烧情况与原模型进行比对，分析总结了预燃室形状对火焰传播的影响趋势。并设计了不同的点火时刻及混合气浓度等方案，计算了各方案下的温度场、压力场、火焰传播情况，并与原方案进行比对，分析了各运行参数对此天然气发动机燃烧状况的影响。

2. 研究的基本内容与方案

二、基本目标及内容

2.1目标：

针对由于发动机燃烧这一复杂的物理化学过程而导致无法唯一量化评价放热率这一问题，建立一个基于神经网络的船用中速双燃料发动机放热率预测模型,使该模型通过大量实验数据训练后具有精准预测发动机放热率的能力，为研究发动机工作情况提供一定的技术支持。

2.2基本内容

2.2.1实验数据的获取：

采用某型号双燃料发动机进行试验，分别测录发动机处于不同负荷工况下的参数，获得基础实验数据。

2.2.2神经网络模型的建立

神经网络以神经元结构形式将输入层、隐含层和输出层紧密相连。输入层神经元由输入参数来确定，输入信号由输入神经元输入参数乘以输入层和隐含层连接权值，并通过隐含层内部的传递函数处理后再乘以隐含层到输出层连接权值后传递到输出层。在输出层经过输出层神经元内部传递函数处理后输出最终结果。隐含层中的传递函数包括线性函数和非线性函数，非线性函数可以使神经网络获得最佳性能。

3. 研究计划与安排

五、进度安排

1.第1～3周：完成5000汉字的英文资料翻译，查阅相关文献资料并提交开题报告和文献综述，进行方案论证。

2.第4周：学习并掌握神经网络分析处理数据的方法，和相关开发工具。

3.第5～10周：分析发动机缸内燃烧放热率的特征，利用神经网络工具开发发动机的预测燃烧放热率模型，并开展发动机放热率预测研究工作，

4. 参考文献（12篇以上）

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